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大模型 Copilot 和 Agent 有什么區(qū)別?

人工智能
大模型發(fā)展到現(xiàn)在,對IT這個(gè)產(chǎn)業(yè)影響逐漸顯現(xiàn)。未來應(yīng)用才是大頭,應(yīng)用這塊各種新的概念也層出不窮,目前主流應(yīng)用分兩類,一類是 copilot,一類是 Agent。那這兩個(gè)分別是什么?對應(yīng)有什么區(qū)別?本文簡單來介紹下。

大模型對產(chǎn)業(yè)的變革帶來深遠(yuǎn)的影響

大模型發(fā)展到現(xiàn)在,對IT這個(gè)產(chǎn)業(yè)影響逐漸顯現(xiàn)。搞應(yīng)用的還沒有賺到錢,賣鏟子的英偉達(dá)發(fā)了,英偉達(dá)發(fā)布的最新的 Q1 財(cái)報(bào),實(shí)現(xiàn)營收260億美元,較去年同期增長262%,Q1凈利潤148.1億美元,同比上升628%。也讓英偉達(dá)的突破 1000 億美金,市值超過 2.6 萬億美金。

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當(dāng)能正常情況下,未來應(yīng)用才是大頭,應(yīng)用這塊各種新的概念也層出不窮,目前主流應(yīng)用分兩類,一類是 copilot,一類是 Agent。那這兩個(gè)分別是什么?對應(yīng)有什么區(qū)別?本文簡單來介紹下。

大模型典型技術(shù)棧

講 copilot 和 Agent 的區(qū)別之間,大家需要對 AI 原生應(yīng)用有一些基礎(chǔ)了解。

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大模型應(yīng)用 Copilot 和 Agent 有什么區(qū)別

AI Agent(人工智能代理)和AI Copilot(AI 助手或搭檔)都是人工智能技術(shù)的應(yīng)用,但它們在功能和應(yīng)用場景上有所不同。

AI Agent 是一種智能實(shí)體,它能夠感知環(huán)境、進(jìn)行決策和執(zhí)行動作。AI Agent 通常具有自主性,能夠根據(jù)給定的目標(biāo)或任務(wù),獨(dú)立地進(jìn)行規(guī)劃、執(zhí)行和反思。它們可以分解復(fù)雜任務(wù),自我批評和自我反思,從錯(cuò)誤中學(xué)習(xí),并改善結(jié)果。AI Agent 可以被視為具有一定程度自主性和復(fù)雜推理能力的系統(tǒng),它們可以在沒有人類直接干預(yù)的情況下完成任務(wù)。

AI Copilot,另一方面,通常是指一個(gè)通過AI技術(shù)賦能的智能助手,它協(xié)助人類完成各種任務(wù)。AI Copilot 可能在特定領(lǐng)域(如編程、寫作、駕駛等)提供幫助,通過與人類的交互來提高效率和創(chuàng)造力。AI Copilot 可能更多地依賴于人類的輸入和指導(dǎo),而不是完全自主地完成任務(wù)。

簡而言之,AI Agent 更強(qiáng)調(diào)自主性和獨(dú)立完成任務(wù)的能力,而 AI Copilot 更側(cè)重于作為人類的助手,協(xié)助完成特定任務(wù)。AI Agent 可能在復(fù)雜性和自主性方面更為先進(jìn),而 AI Copilot 則更注重與人類的協(xié)作和輔助。

如果要詳細(xì)對比,大模型agent和copilot的區(qū)別主要體現(xiàn)在交互方式、任務(wù)執(zhí)行和獨(dú)立性等方面。

交互方式:copilot需要用戶給出清晰明確的prompt,即需要用戶具體詳細(xì)地描述任務(wù)或問題,copilot才能根據(jù)prompt給出有用的回答。相比之下,大模型agent的交互方式更為靈活,它可以根據(jù)給定的目標(biāo)自主思考并做出行動,無需用戶給出過于詳細(xì)明確的prompt。

任務(wù)執(zhí)行:copilot在接收到清晰明確的prompt后,可以協(xié)助完成一些任務(wù),但它的執(zhí)行能力相對有限。而大模型agent則可以根據(jù)目標(biāo)自主規(guī)劃并執(zhí)行任務(wù),還能連接多種服務(wù)和工具來達(dá)成目標(biāo),執(zhí)行任務(wù)的能力更強(qiáng)。

獨(dú)立性:copilot被視為一個(gè)“副駕駛”,在完成任務(wù)時(shí)更多的是起輔助作用,需要用戶的引導(dǎo)。而大模型agent則更像一個(gè)初級的“主駕駛”,具有較強(qiáng)的獨(dú)立性,可以根據(jù)目標(biāo)自主思考和行動。

大模型agent和copilot的主要區(qū)別在于交互方式、任務(wù)執(zhí)行和獨(dú)立性。copilot需要依賴清晰明確的prompt來發(fā)揮作用,而大模型agent則可以根據(jù)目標(biāo)自主思考和行動,具有更強(qiáng)的獨(dú)立性和任務(wù)執(zhí)行能力。

Copilot和 Agent 的一些最新進(jìn)展

前面講完 copilot 和 Agent,接下來簡單介紹下兩者的一些最新業(yè)界進(jìn)展,供大家參考。

微軟的 AI PC 具體是什么

應(yīng)該說 copilot 更成熟,ChatGPT 出來的時(shí)候就是一個(gè)對話機(jī)器人形式,在 Copilot 這塊玩得如火如荼的還是微軟。

5 月 22日,微軟的 build 2024 大會上,微軟發(fā)布了下一代 AI PC,核心內(nèi)涵就是 Copilot+PC。

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微軟直接在新的 PC 上提供了一個(gè)超級的 NPU(40TOPS),將 AI 的能力下沉到PC 中,本地模型和云上模型聯(lián)動。

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會上演示兩個(gè) demo,一個(gè)是玩游戲的過程,AI 能理解游戲的內(nèi)容,并輔助給出指導(dǎo)

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另外一個(gè)demo 是 recall,它能記錄你在電腦上看到和做過的所有事情,并能讓你搜索和檢索你在設(shè)備上做過的任何事情。

Agent設(shè)計(jì)的四范式

相比而言,Agent 目前還處在很多探索中,相對而言不是那么成熟。

吳恩達(dá)教授最近在紅杉 AI 峰會上講述了他對 Agent 的一些看法,提出了四范式:

  1. Reflection(反思):類似于AI的自我糾錯(cuò)和迭代。例如,AI系統(tǒng)會檢查自己編寫的代碼,并提出修改建議。
  2. Tool Use(工具使用):大語言模型調(diào)用插件,擴(kuò)展了其能力。例如,使用Copilot進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)搜索或調(diào)用代碼插件解決數(shù)理邏輯問題。
  3. Planning(規(guī)劃):AI根據(jù)用戶輸入的任務(wù),拆解流程、選擇工具、調(diào)用、執(zhí)行并輸出結(jié)果。例如,根據(jù)一張圖片中的姿態(tài)生成一張新圖片,并進(jìn)行描述。
  4. Multi-agent(多智能體協(xié)作):多個(gè)Agent協(xié)作完成任務(wù),每個(gè)Agent可能扮演不同的角色,如CEO、產(chǎn)品經(jīng)理或程序員。這種模式模擬了現(xiàn)實(shí)生活中的工作場景,能夠處理復(fù)雜系統(tǒng)

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而且吳恩達(dá)認(rèn)為,Agent 用得好,會讓現(xiàn)在 OpenAI 3.5 的能力超過 OpenAI 4.0。

所以總的來說,現(xiàn)在業(yè)界對 Agent 都在積極探索中。后面有時(shí)間再給大家分享下 Agent 最新的一些發(fā)展。

好了,這次的關(guān)于 Copilot 和 Agent 的區(qū)別和最新進(jìn)展的分享就到這里。

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: 大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)
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